深層学習を用いた根菜類の個数カウンティングによる収量推定法の開発

抄録

大規模な圃場の収量を自動的かつ高精度に把握する方法が求められている．本研究では，テンサイを対象として，収穫機に取り付けたカメラから撮影した動画を用い，場所ごとの収穫量の分布を求める．はじめに，YOLOなどの深層学習ネットワークを用いて，収穫機中のベルトコンベア上のテンサイを自動的に検出した．そして，それらの物体追跡を行うことで，連続した動画フレームにおけるテンサイの紐づけを行った．例えば，ベルトコンベア上に流れるテンサイの個数を847個中840個であると精度よくカウンティングすることができた．そして，画像からテンサイの寸法を求め，あらかじめ得た回帰式を用いて，重量に変換した．収穫機に取り付けたカメラは位置情報を有しており，この位置情報と動画の解析結果を統合することで，場所ごとの収穫量を求めることができた．